docker的安装和使用(win和linux)

win的安装docker

.Docker for Windows的当前版本运行在64位Windows 10 Pro,专业版、企业版和教育版

 检查任务管理器里面的cpu虚拟化是否打开

docker的安装和使用(win和linux)_第1张图片

显示设置里面—>搜索“Windows功能”—>启用或关闭Windows功能—>勾选Hyper-v

,需要重启 

docker的安装和使用(win和linux)_第2张图片

下载docker环境,直接安装就可以了

https://docs.docker.com/docker-for-windows/install/#download-docker-for-windows

 查看docker的版本

docker --version

docker的基本使用 

核心思想

docker主机(Host):直接的电脑,已经写好的程序
docker客户端(client):其他电脑,需要拉取我的电脑程序和环境
docker镜像(Image):软件打包好后文件
docker仓库(Repository):保存镜像的地方。分为官方仓库(https://hub.docker.com/)和私人仓库
docker容器(Container):镜像启动后的程序实例,一个镜像可以启动多次生成多个容器,容器之间互不干扰。

docker使用步骤:


安装docker
仓库拉去docker上传好的镜像
启动镜像,生成docker容器。
生成容器后,可以直接操作容器来启动停止。


镜像的使用操作

拉去镜像:docker pull 镜像名 tag(tag为版本号,默认是最新版本,可选择)

查看镜像列表:docker images

删除本地指定镜像:docker rmi 镜像ID

如果出现

Error response from daemon: conflict: unable to delete feb5d9fea6a5 (must be forced) - image is being used by stopped container f3cf19b8fb26

这个镜像还没停止,应该停止

docker ps -a(查看运行的镜像)

docker rm 容器id (关闭镜像)

查看容器,删除镜像

docker的安装和使用(win和linux)_第3张图片

 容器的使用操作

 1、运行镜像,生成容器。

docker run --name 容器名 -p 映射端口:容器运行端口 -d 镜像名:tag

–name自定义容器名称,-p,映射端口,因为docker容器的端口,外部机器访问不到,需要将docker主机的端口和容器运行的端口映射,外部机器访问主机映射的端口即可访问容器里的软件。-d表示后台运行,镜像名:tag,运行时最好带上tag,后台的话可以加上-d。示例:
docker run --name tomcat01 -p 8080:8080 -d tomcat:8.5.78-jre8
2、查看容器列表。 docker ps 。查看运行中的容器列表,加上-a,可以查看所有容器。
3、停止容器。docker stop 容器id/容器名称或者exit
4、启动容器。docker start 容器id/容器名称

5、重启docker restart 容器id #重启容器
5、删除容器。docker rm 容器id/容器名称
6、查看容器日志。docker logs 容器id/容器名称

7、进入容器docker exec -it 容器id /bin/bash    docker exec -it 559341c73531 /bin/bash(开启一个新的终端)

docker attach 容器id  docker attach 55321bcae33d(还在之前那个session)

7查看所有本地主机上的镜像 可以使用docker image ls代替docker images
登录自己的docker容器

8下载镜像,docker pull mysql:5.7

9登录docker login退出docker logout

10、删除镜像docker rmi -f feb5d9fea6a5

一个完成docker拉镜像流程

docker pull hello-world

查看下docker images

docker run hello-world

部署深度学习模型打包镜像

目标部署深度学习需要的各种环境,包括cuda、Python、flask、pytorch。

Docker实际下载的地址,直接下载比较慢,配置国内阿里云(为配置)

1、先pull一个环境

docker pull python

docker images

docker run -it python

docker ps#正在运行的容器

docker cp 本地代码地址 镜像ID:镜像文件

 

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